TLDR: «Раскрытие секретов инвентаризации: анализ Фурье против машинного обучения!» Погрузитесь в основанную на данных битву математики и искусственного интеллекта, когда мы прогнозируем уровни запасов. Приготовьтесь к частотам Фурье и волшебству машинного обучения. 📈✨ #InventoryProphet”
Управление запасами является важной задачей для предприятий любого размера. Это предполагает обеспечение наличия необходимого количества товарно-материальных запасов для удовлетворения спроса клиентов при минимизации затрат.
Одним из способов прогнозирования уровня запасов является использование анализа Фурье — математического метода, который разлагает сигнал на составляющие его частоты. Это можно использовать для выявления закономерностей в данных о запасах и для прогнозирования будущих уровней запасов.
С другой стороны, машинное обучение — это тип искусственного интеллекта, который позволяет компьютерам обучаться без явного программирования. Это можно использовать для разработки моделей, которые могут прогнозировать уровни запасов на основе исторических данных.
В этой статье мы обсудим, как анализ Фурье и машинное обучение можно использовать для прогнозирования уровней запасов, и предоставим примеры кода, иллюстрирующие эти подходы. Мы также обсудим преимущества и недостатки каждого подхода.
Анализ Фурье
Анализ Фурье — это математический метод, который разлагает сигнал на составляющие его частоты. Это можно использовать для выявления закономерностей в данных о запасах и для прогнозирования будущих уровней запасов.
Следующий код показывает, как выполнить анализ Фурье выборочных данных инвентаризации:
#Python Code import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.fft import fft # Sample inventory data inventory_data = [100, 120, 150, 130, 110, 140, 160, 180, 200, 220] # Perform Fourier analysis fft_result = fft(inventory_data) frequencies = np.fft.fftfreq(len(inventory_data)) # Plot the frequency components plt.figure(figsize=(8, 4)) plt.stem(frequencies, np.abs(fft_result)) plt.title("Fourier Analysis of Inventory Data") plt.xlabel("Frequency") plt.ylabel("Amplitude") plt.show() # Sample inventory data inventory_data = [100, 120, 150, 130, 110, 140, 160, 180, 200, 220] # Perform Fourier analysis fft_result = fft(inventory_data) frequencies = np.fft.fftfreq(len(inventory_data)) # Plot the frequency components plt.figure(figsize=(8, 4)) plt.stem(frequencies, np.abs(fft_result)) plt.title("Fourier Analysis of Inventory Data") plt.xlabel("Frequency") plt.ylabel("Amplitude") plt.show()
Машинное обучение
Машинное обучение — это мощный подход к прогнозированию уровня запасов на основе исторических данных. В качестве примера возьмем простую модель линейной регрессии:
import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import mean_squared_error # Sample inventory dataset (replace with your data) data = pd.read_csv("inventory_data.csv") # Split data into features (X) and target (y) X = data.drop("InventoryLevel", axis=1) y = data["InventoryLevel"] # Split data into training and testing sets X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # Create a linear regression model model = LinearRegression() # Fit the model to the training data model.fit(X_train, y_train) # Make predictions on the test data y_pred = model.predict(X_test) # Evaluate the model mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) print("Mean Squared Error:", mse)
Преимущества и недостатки
Для прогнозирования уровня запасов можно использовать как анализ Фурье, так и машинное обучение. Однако каждый подход имеет свои преимущества и недостатки.
Фурье-анализ
- Преимущества:
- Хорошо отработанная математическая техника.
- Относительно легко понять и реализовать.
- Может выявить скрытые закономерности в данных.
- Недостатки:
- Может оказаться дорогостоящим в вычислительном отношении для больших наборов данных.
- Интерпретация результатов может быть сложной.
Машинное обучение
- Преимущества:
- Может учиться на данных и со временем улучшать прогнозы.
- Подходит для сложных данных и шаблонов.
- Недостатки:
- Реализация может быть более сложной.
- Интерпретация сложных моделей может быть сложной задачей.
Заключение
И анализ Фурье, и машинное обучение являются ценными инструментами для прогнозирования уровня запасов. Выбор подхода зависит от сложности данных и конкретных требований задачи. Часто бывает полезно поэкспериментировать с обоими методами и выбрать тот, который лучше всего соответствует вашим потребностям, учитывая такие факторы, как сложность данных, интерпретируемость и вычислительные ресурсы.
Источники
- Анализ Фурье: https://en.wikipedia.org/wiki/Fourier_anaанализ
- Машинное обучение: https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning
- Линейная регрессия: https://en.wikipedia.org/wiki/Linear_reгрессия
- Код Python для анализа Фурье: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.fft.fft.html
- Код Python для машинного обучения: https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LinearReгрессия.html